해쉬체인은 계산속도가 빠른 해쉬함수를 이용하여 체인을 구성하는 구조이다. 이 구조를 이용하여 one-time 패스워드, 서버지원 서명(signature) 그리고 소액지불과 같은 다양한 암호학 응용에 사용되고 있다. 그러나 선불방식에 사용하고 있는 대부분의 해쉬 체인기반 시스템들은 익명성을 지원하지만 익명성으로 인하여 지불비용이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 이 논문에서는 고객의 사생활 보호에 중점을 두면서 루트값이 인출되는 과정에서 한번만 은닉서명을 하여 사용자의 익명성을 보장하고, 시스템에 사용하는 공개키 대신 비밀키를 사용하여 인증서의 역할을 수행하지 않도록 효율성을 향상시킨 새로운 해쉬체인 기반 소액지불시스템을 제안한다.
본 논문에서는 블록암호를 기반으로 하는 대표적인 이중블록길이 해쉬함수 Abreast-DM, HIROSE, MDC-2, MJH, MJH-Double에 미연방표준암호 AES와 국내경량암호 LEA를 삽입하였을 때, 각각에 대한 효율성을 비교 분석하였다. AES는 공개된 최적화 소스코드를, LEA는 자체 구현한 소스코드를 이용하였다. 그 결과, 일반적으로 LEA 기반 해쉬함수가 AES 기반 해쉬함수보다 더 효율적이었다. 속도 면에서, Abreast-DM을 제외한 모든 해쉬함수에서 LEA가 AES보다 6%~19% 정도 더 빨랐다. 메모리 면에서도 AES의 고속구현 테이블로 인해 LEA가 20~30배의 효율성을 가졌다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권2호
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pp.240-245
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2022
Because of the importance of the information, encryption algorithms are heavily used. Raw data is encrypted and secure, but problems arise when the key for decryption is exposed. In particular, large-scale Internet sites such as Facebook and Amazon suffer serious damage when user data is exposed. Recently, research into a new fourth-generation encryption technology that can protect user-related data without the use of a key required for encryption is attracting attention. Also, data clustering technology using encryption is attracting attention. In this paper, we try to reduce key exposure by using homomorphic encryption. In addition, we want to maintain privacy through similarity measurement. Additionally, holistic similarity measurements are time-consuming and expensive as the data size and scope increases. Therefore, Min-Hash has been studied to efficiently estimate the similarity between two signatures Methods of measuring similarity that have been studied in the past are time-consuming and expensive as the size and area of data increases. However, Min-Hash allowed us to efficiently infer the similarity between the two sets. Min-Hash is widely used for anti-plagiarism, graph and image analysis, and genetic analysis. Therefore, this paper reports privacy using homomorphic encryption and presents a model for efficient similarity measurement using Min-Hash.
시그니처 해싱 알고리즘[9]은 해시 테이블을 사용하여 네트워크 침입방지시스템(Intrusion Prevention System)을 위한 빠른 패턴 매칭 속도를 제공한다. 시그니처 해싱 알고리즘은 모든 규칙에서 2 바이트를 선택하여 해쉬 값을 구한 후 해쉬 테이블에 링크시킨다. 이렇게 하여 패턴매칭 시에 실제 검사하는 규칙의 개수를 줄임으로써 성능이 향상되는 장점을 가진다. 그러나 규칙의 개수와 상관관계가 증가할 경우 같은 해쉬값을 가지는 규칙의 개수가 증가하여 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 시그니처 해싱 알고리즘의 단점을 보완하기 위해 규칙의 개수와 상관관계에 무관하게 모든 규칙을 해쉬 테이블 상에 고르게 분포시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 해쉬 테이블에 규칙을 링크하기 전에 해당 해쉬 값에 링크된 규칙이 있는지 검사한다. 만약 링크된 규칙이 없으면 해당 해쉬 값에 규칙을 링크하고, 링크된 규칙이 있으면 다른 위치에서 해쉬 값을 다시 계산한다. 제안한 방법은 리눅스커널 모듈 형태로 PC에서 구현하였고, 네트워크 성능 측정 툴인 Iperf를 이용하여 실험하였다. 실험 결과에 의하면 기존 방식에서는 시그니처 개수 및 규칙의 상관관계가 증가함에 따라 성능이 저하되었지만, 본 논문에서 제안한 방식은 시그니처 개수와 규칙의 상관관계에 무관하게 일정한 성능을 유지하였다
There are some image hash methods, in the paper four image hash methods have been compared: FJLT (Fast Johnson- Lindenstrauss Transform), SVD (Singular Value Decomposition), NMF (Non-Negative Matrix Factorization), FP (Feature Point). From the compared result, FJLT method can't be used in the online. the search time is very slow because of the KNN algorithm. So FJLT method has been improved in the paper.
데이터베이스 관리 시스템의 핵심 알고리즘인 해쉬 조인은 해싱을 위한 메모리가 부족한 경우(즉, 해쉬 테이블 오버플로우) 디스크 입출력를 유발하게 된다 하드디스크를 임시 저장공간으로 사용할 경우, 해쉬 조인의 probing 단계에서 과도한 임의 읽기로 인해 I/O 시간이 성능을 저하시키게 된다. 한편, 플래시메모리 SSD가 저장장치로 각광을 받고 있으며, 머지않아 엔터프라이즈 환경에서 하드디스크를 대체할 것으로 예상 된다 하드디스크와 달리, 기계적인 동작 장치가 없는 플래시메모리 SSD의 경우 임의 읽기에서 빠른 성능을 보이기 때문에 해쉬 조인의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 SSD를 해쉬 조인을 위한 임시 저장공간으로 사용할 경우의 몇 가지 중요하고 현실적인 이슈들을 다룬다. 우선, 해쉬 조인의 I/O 패턴을 자세히 설명하고, 하드디스크에 비해 플래시메모리 SSD가 수십 배에 가까운 성능 향상을 보이는 이유를 설명한다. 다음으로, 클러스터 크기(즉, 해쉬 조인 알고리즘에서 사용하는 I/O 단위)가 성능에 미치는 영향을 제시하고 분석한다. 마지막으로, 하드디스크의 경우, DBMS의 질의 최적화기가 산출하는 비용이 실 수행시간과 편차가 클 수 있는데 반해, 플래시메모리 SSD의 경우 비용 산출을 정확히 하게 됨을 실험적으로 보인다. 결론적으로, 플래시메모리 SSD를 해쉬 조인을 위한 임시 저장공간으로 사용할 경우, 빠른 성능과 더불어 질의 최적화기의 비용 산출이 훨씬 더 신뢰할 수 있음을 보인다.
최근 들어, 웹 응용의 하나로 이미지를 통합 관리하는 이미지 거래소(Image Stock), 이미지 도서관(Image Library)과 같은 응용들이 많이 만들어 지고 있다. 이미지의 등록, 관리, 검색에는 주로 이미지 해쉬라는 기술이 구분자(Identifier)로서 쓰이며 해쉬의 분별력을 높이기 위한 연구들이 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 계층적 히스토그램을 이용한 GLOCAL(Global to Local) 이미지 해쉬 생성 방법을 제안하였다. 많은 연구들이 이미지 처리 및 기하학적 공격에 강한 히스토그램 기반의 이미지 해쉬 기법들을 제안하였으며 제안된 논문에서는 GLOCAL 해쉬 생성과 가중치(Weighting Factor)를 적용하여 해쉬의 안정성을 높이는데 기여하였다. GLOCAL 해쉬 생성 방법에 의해 기존의 알고리즘들은 좀더 풍부한 길이의 이미지 해쉬를 생성하였다. 즉, 이미지 해쉬의 근본 목적인 Identification과 Discrimination 이라는 두 가지 목적을 잘 달성하였으며 그 결과는 통계학적 가설 검정 (Statistical Hypothesis Testing)을 통해 기존의 알고리즘과 비교하였으며 대부분의 공격종류에 대해 제안된 알고리즘이 향상된 성능을 보여줌을 확인하였다.
본 논문에서는 미국과 한국의 해쉬 함수 표준인 SHA-1과 HAS-160 해쉬 알고리즘, 그리고 SHA-1을 이용한 의사 난수 발생기를 구현한 프로세서를 설계하였다. SHA-1과 HAS-160이 동일한 단계 연산을 가지므로, 한 단계 연산만을 구현하여 공유함으로써 하드웨어 리소스를 감소시켰다. 그리고 메시지 변수의 사전 계산과 단계 연산을 두 단계의 파이프라인 구조로 구현함으로써 한 개의 클럭으로 한 단계 연산을 수행하는 방식보다 최장지연경로는 1/2로 줄고, 총 단계 연산에 필요한 클럭 수는 하나만 증가하므로 성능은 약 2배 향상되었다. 그 결과, 설계한 해쉬 프로세서는 삼성 0.5 um CMOS 스탠다드 셀 라이브러리를 근거로 산출할 때, 100 MHz의 동작 주파수에서 약 624 Mbps의 성능을 얻을 수 있다. 그리고 의사 난수 발생기로 사용될 때는 약 195 Mbps의 난수 발생 성능을 가진다. 이러한 성능은 지금까지 상용화된 국내외의 어느 해쉬 프로세서보다 빠른 처리 시간을 가지는 것으로 판단된다.
In this paper, we study hash function, which will take a message of arbitrary length and produce a massage digest of a specified size. The message digest will then be signed. We have to be careful that the use of a hash function h does not weaken the security of the signature scheme, for it is the message digest that is signed, not the message. It will be necessary for h to satisfy certain properties in order to prevent various forgeries. In order to prevent various type of attack, we require that hash function satisfy collision-free property. In section 1, we introduce some definitions and collision-free properties of hash function. In section 2, we study a discrete log hash function and introduce the main theorem as follows : Theorem Suppose $h:X{\rightarrow}Z$ is a hash function. For any $z{\in}Z$, let $$h^{-1}(z)={\lbrace}x:h(x)=z{\rbrace}$$ and denote $s_z={\mid}h^{-1}(z){\mid}$. Define $$N={\mid}{\lbrace}{\lbrace}x_1,x_2{\rbrace}:h(x_1)=h(x_2){\rbrace}{\mid}$$. Then (1) $\sum\limits_{z{\in}Z}s_z={\mid}x{\mid}$ and the mean of the $s_z$'s is $\bar{s}=\frac{{\mid}X{\mid}}{{\mid}Z{\mid}}$ (2) $N=\sum\limits_{z{\in}Z}{\small{s_z}}C_2=\frac{1}{2}\sum\limits_{z{\in}Z}S_z{^2}-\frac{{\mid}X{\mid}}{2}$. (2) $\sum\limits_{z{\in}Z}(S_z-\bar{s})^2=2N+{\mid}X{\mid}-\frac{{\mid}X{\mid}^2}{{\mid}Z{\mid}}$.
Apriori 알고리즘에 기반 한 연관 규칙 탐사 알고리즘들은 후보 빈발 항목 집합의 계수 관리를 위한 자료구조로 해시 트리를 사용하고, 많은 시간이 그 해시 트리를 검색하기 위해 소요된다. DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘은 해시 트리에 대한 검색 시간을 절약하기 위해 검색 대상인 후보 빈발 항목 집합의 개수를 최대한 줄이고자 노력한다. 이를 위해 사전에 예비 후보 빈발 항목 집합에 대한 간편 계수를 실시한다. 이 때, 예비 계수에 필요한 계산 부담을 줄이기 위해 아주 간단한 직접 해시 테이블 사용을 권고한다. 이 논문에서는 DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘의 단계 2에서 사전 전지를 위해 사용되는 직접 해시 테이블 $H_2$와 모든 단계에서 후보 빈발 항목 집합의 계수를 위해 사용되는 해시 트리 $C_k$에 적용될 수 있는 효율적인 해싱 메카니즘을 제안하고 검증한다. 검증 결과 일반적인 단순 제산(mod) 연산 방법을 사용했을 때보다 제안 방법을 적용했을 경우 최대 82.2%, 평균 18.5%의 성능 향상이 얻어지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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